Porovnávání snímků

Biomedical Image Analysis in Python

Stephen Bailey

Instructor

Porovnávání snímků

oba snímky a jejich překrytí

Souhrnné metriky

Cíl: definovat metriku podobnosti dvou snímků.

Nákladové funkce produkují metriky, které se minimalizují.

Účelové funkce produkují metriky, které se maximalizují.

Střední absolutní chyba

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
i1=imageio.imread('OAS1035-v1.dcm')
i2=imageio.imread('OAS1035-v2.dcm')

err = i1 - i2

plt.imshow(err)

chyba masky

abs_err = np.abs(err)
plt.imshow(abs_err)

mae = np.mean(abs_err)
mae

29.8570

absolutní chyba masky

Střední absolutní chyba

Cíl: minimalizovat nákladovou funkci

# Improve im1 alignment to im2
xfm=ndi.shift(im1, shift=(-8, -8))
xfm=ndi.rotate(xfm, -18,
                 reshape=False)

# Calculate cost
abs_err = np.abs(im1 - im2)
mean_abs_err = np.mean(abs_err)

mean_abs_err

13.0376

upravené překrytí

Průnik sjednocení

$$ IOU = \frac{I_1 \cap I_2 }{I_1 \cup I_2}$$

mask1 = im1 > 0
mask2 = im2 > 0

intsxn = mask1 & mask2
plt.imshow(intsxn)

průnik masek

union = mask1 | mask2
plt.imshow(union)

iou = intsxn.sum() / union.sum()
iou

0.68392

sjednocení masek

Lass uns üben!

Biomedical Image Analysis in Python